Neurosurgeon academic impact is associated with clinical outcomes after clipping of ruptured intracranial aneurysms
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Surgeon-dependent factors such as experience and volume are associated with patient outcomes. However, it is unknown whether a surgeon's research productivity could be related to outcomes. The main aim of this study is to investigate the association between the surgeon's academic productivity and clinical outcomes following neurosurgical clipping of ruptured aneurysms. METHODS: We performed a post-hoc analysis of 3567 patients who underwent clipping of ruptured intracranial aneurysms in the randomized trials of tirilazad mesylate from 1990 to 1997. These trials included 162 centers and 156 surgeons from 21 countries. Primary and secondary outcomes were: Glasgow outcome scale score and mortality, respectively. Total publications, H-index, and graduate degrees were used as academic indicators for each surgeon. The association between outcomes and academic factors were assessed using a hierarchical logistic regression analysis, adjusting for patient covariates. RESULTS: Academic profiles were available for 147 surgeons, treating a total of 3307 patients. Most surgeons were from the USA (62, 42%), Canada (18, 12%), and Germany (15, 10%). On univariate analysis, the H-index correlated with better functional outcomes and lower mortality rates. In the multivariate model, patients under the care of surgeons with higher H-indices demonstrated improved neurological outcomes (p = 0.01) compared to surgeons with lower H-indices, without any significant difference in mortality. None of the other academic indicators were significantly associated with outcomes. CONCLUSION: Although prognostication following surgery for ruptured intracranial aneurysms primarily depends on clinical and radiological factors, the academic impact of the operating neurosurgeon may explain some heterogeneity in surgical outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».